• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3925-3942
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• 2016

Like natural climate change on the planet earth, the climate in software development environments is also changing (fast). Like the natural weather, the software environment is also disruptive. As the climate experts alert and suggest taking necessary measures to overcome certain challenges to make this earth a safer and comfortable living place, likewise this article also alerts the relevant stakeholders of software craftsmanship about the dynamic challenges that traditional Software Engineering (SE) with purely "Engineering mind-set" is not capable to respond. Hence, some new thoughts to overcome such challenges are shared. Fundamentally, based on the historical evidences, this article presents the authors' observation about continuous shift from traditional "Engineering-based" software development approaches to disruptive approaches - "Vibrant Softology". The authors see the cause of this shift as disruptive transformational force, which is so powerful that it is uncontrollably diminishing the "Engineering-based" approach from software development environments. The authors align it with climate change analogy. Based on this analogy, the authors feel the need to theoretically re-coin the notion of SE to some new term; perhaps Vibrant/Dynamic Softology (VS or DS). Hence, the authors suggest "a new (disruptive and dynamic) way of thinking is required to develop software". It is worth mentioning that the purpose of article and this new theory is not to disparage the notion of software engineering altogether, rather the aim is to highlight the importance of transformation from SE to its next level (perhaps VS/DS) due to the emerging needs in the software craftsmanship environment.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.755-766
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• 2006

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.475-486
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• 2020

기후변화 시나리오는 기후변화 대응 연구의 기반이 되는 사항으로, 대용량 시공간 데이터로 구성되어 있다. 데이터의 관점에서는 1종의 시나리오가 약 83 기가바이트(Giga bytes) 이상의 대용량이며, 데이터 형식은 반정형으로 검색, 추출, 저장 및 분석 등 활용상 제약이 있다. 본 연구에서는 대용량, 다중시기 기후변화 시나리오의 활용을 편리하게 개선하기 위하여 공간정보 기반의 극단적 기후사상 분석 도구를 개발하였다. 또한, 개발된 도구를 RCP8.5 기후변화 시나리오에 적용하여 과거 발생한 집중호우 임계치가 미래 발생 가능한 시기와 공간에 대한 시범 분석을 수행하였다. 분석결과, 3일 누적 강우량 587.6 mm 이상인 날이 2080년대 약 76회 발생하는 것으로 분석되었으며, 집중호우는 국지적으로 발생하였다. 개발된 분석도구는 초기 설정부터 분석결과를 도출하는 전 과정이 단일 플랫폼에서 구현되도록 하였다. 더불어 상용 소프트웨어가 없어도 분석결과를 다양한 형식(웹 문서형식(HTML), 이미지(PNG), 기후변화 시나리오(ESR), 통계(XLS))으로 구현되도록 하였다. 따라서 본 분석도구 활용을 통해 기후변화에 대한 미래 전망이나 취약성 평가 등의 활용에 도움이 될 것으로 사료되며, 향후 제공될 기후변화 보고서에 따른 기후변화 시나리오 분석 도구 개발에도 사용될 것으로 기대된다.

• 식물분류학회지
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• 제40권4호
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• pp.202-207
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• 2010

The most useful criteria and selection procedures of biological indicators have been developed in Korea because they have taken into account local and national concerns on biological responses against climate change. On the basis of these criteria and selection procedures, 100 climate-sensitive biological indicator species were selected to predict biodiversity distribution shift by climate change and manage biological resources integratedly at the national level. It is expected that selection and monitoring of biological indicators by climate change will provide significant information to prepare protective strategies of vulnerable species against climate change and adaptive policies under the changing environment in Korea. In this paper, we have reviewed what kinds of criteria were considered in selecting bioindicators to assess responses of biological organisms against climate change. Definition and selection steps of bioindicators were proposed, and the 100 species of climate- sensitive biological indicators were selected out of 33,253 taxa reported in Korea.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.36-51
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• 2011

본 연구의 목적은 지리정보를 활용하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 검증을 수행하는 것이다. 이를 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 시기별 미래 지하수 함양량을 추정하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 낙동강 유역을 선정하였다. 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 지리정보를 활용하여 기존에 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하였다. 또한 유역내 기저유출량과 비교 분석을 통하여 검증하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가 된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악 할 수 있으며, 향후 본 연구는 수자원으로 이용이 증가되는 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위한 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.11-19
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• 2014

본 연구는 미래 기후변화 및 토지피복변화가 유역 내 유출량과 유사량의 거동에 가져올 영향을 분석하는데 목적이 있다. 기상자료는 IPCC 5차 평가보고서를 위해 새롭게 논의된 RCP 시나리오 중 서로 상반되는 4.5 및 8.5 시나리오의 기후전망 (2011~2100년) 이 사용되었으며, 토지피복지도는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 사회 경제 스토리라인과 로지스틱 회귀모형 (LR)을 이용하여 개발 된 모델에 의해 구축되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우, 기후변화 및 토지피복변화 모두 고려한 경우의 세 가지 시나리오를 설정하고, 각 시나리오에 따른 유출량 및 유사량을 모의한 결과 계절적으로 매우 명확한 변화를 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가시키고 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 유사량 역시 유출량과 동일한 변화의 양상을 보였다. 토지피복변화는 유출량을 증가시키는 반면 유사량은 감소시키며, 이는 도시화로 인한 불투수 면적의 증가에 의한 것으로 판단된다. 토지피복변화는 기후변화에 비해 유출량에 적은 영향을 끼치나, 기후변화에 의해 초래된 유출량 문제를 더욱 극대화 시킬 수 있다. 따라서 지속적인 수자원 관리를 위하여 기후변화의 잠재적 영향을 파악하고, 토지피복변화에 따른 적절한 수자원 대응 정책 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제19권6호
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• pp.573-581
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• 2010

Natural ecosystem is an essential part to connect with the plan for biodiversity conservation in response strategy against climate change. For connecting biodiversity conservation with climate change strategy, Europe, America, Japan, and China are making an effort to discuss protection necessity through national biodiversity valuation but precedent studies lack in Korea. In this study, we made biodiversity maps representing biodiversity distribution range using species richness in National Forest Inventory (NFI) and Forest Description data. Using regression tree algorithm, we divided various classes by decision rule and constructed biodiversity maps, which has accuracy level of over 70%. Therefore, the biodiversity maps produced in this study can be used as base information for decision makers and plan for conservation of biodiversity & continuous management. Furthermore, this study can suggest a strategy for increasing efficiency of forest information in national level.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.22-38
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• 2012

Adaptation of climate change is necessary to avoid unexpected impacts of climate change caused by human activities. Vulnerability refers to the degree to which system cannot cope with impacts of climate change, encompassing physical, social and economic aspects. Therefore the quantification of climate change impacts and its vulnerability is needed to identify vulnerable regions and to setup the proper strategies for adaptation. In this study, climate change vulnerability is defined as a function of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Also, we identified regions vulnerable to ozone due to climate change in Korea using developed proxy variables of vulnerability of regional level. 18 proxy variables are selected through delphi survey to assess vulnerability over human health sector for ozone concentration change due to climate change. Also, we estimate the weighting score of proxy variables from delphi survey. The results showed that the local regions with higher vulnerability index in the sector of human health are Seoul and Daegu, whereas regions with lower one are Jeollanam-do, Gyeonggi-do, Gwangju, Busan, Daejeon, and Gangwon-do. The regions of high level vulnerability are mainly caused by their high ozone exposure. We also assessed future vulnerability according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2, A1FI, A1T, A1B, B2, and B1 scenarios in 2020s, 2050s and 2100s. The results showed that vulnerability increased in all scenarios due to increased ozone concentrations. Especially vulnerability index is increased by approximately 2 times in A1FI scenarios in the 2020s. This study could support regionally adjusted adaptation polices and the quantitative background of policy priority as providing the information on the regional vulnerability of ozone due to climate change in Korea.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1441-1444
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• 2007

It is now widely acknowledged that climate variability modifies the frequency spectrum of hydrological extreme events. Traditional hydrological frequency analysis methodologies are not devised to account for nonstationarity that arises due to variation in exogenous factors of the causal structure. We use Hierarchical Bayesian Analysis to consider the exogenous factors that can influence on the frequency of extreme floods. The sea surface temperatures, predicted GCM precipitation, climate indices and snow pack are considered as potential predictors of flood risk. The parameters of the model are estimated using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. The predictors are compared in terms of the resulting posterior distributions of the parameters associated with estimated flood frequency distributions.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1143-1152
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• 2009

A canonical correlation analysis(CCA)-based method is proposed for prediction of future climate change which combines information from ensembles of atmosphere-ocean general circulation models(AOGCMs) and observed climate values. This paper focuses on predictions of future climate on a regional scale which are of potential economic values. The proposed method is obtained by coupling the classical CCA with empirical orthogonal functions(EOF) for dimension reduction. Furthermore, we generate a distribution of climate responses, so that extreme events as well as a general feature such as long tails and unimodality can be revealed through the distribution. Results from real data examples demonstrate the promising empirical properties of the proposed approaches.